Çinli tədqiqatçılar ilk dəfə olaraq süni intellekt (Al) modellərinin (xüsusilə ChatGPT) məlumatı insan beyninə bənzər şəkildə emal etdiyinə dair inandırıcı sübutlar təqdim edib.
“EDnews” bu barədə "The Independent" portalına istinadən xəbər verir.
Yeni araşdırma təsdiq edir ki, multimodal böyük dil modelləri (LLM) insan beyninin etdiyi kimi obyektləri spontan şəkildə təsnif edə bilər - hətta bu ona öyrədilməsə belə. Bu kəşf Al-ın inkişafına təsir göstərə və onun kognitiv qabiliyyətlərinin qiymətləndirilməsinə yanaşmanı dəyişə bilər.
Alimlər LLM-lərdəki obyekt konseptlərinin insan beynindəki təsəvvürlərlə nə qədər üst-üstə düşdüyünü başa düşmək üçün davranış təcrübələri və nevrovizualizasiyanı birləşdiriblər. Başqa sözlə desək, süni intellektin obyektləri funksiya, emosiya, mühit və s. əsasında tanıya və təsnif edə biləcəyi müəyyən edilib.
Bunu müəyyən etmək üçün tədqiqatçılar ChatGPT-3.5 və "Gemini Pro Vision"a "üçüncü artıq" tapşırığını yerinə yetirməyi tapşırıblar. Nəticədə müəlliflər real dünyadan olan heyvanlardan mebellərə qədər 1,854 obyekt arasındakı oxşarlıq barədə 4.7 milyon hökm əldə ediblər. Təhlil göstərib ki, Al onların təşkili üçün insanların edəcəyi kimi tam olaraq 66 konseptual ölçü yaradıb. Bu ölçülər "qida" kimi əsas kateqoriyalardan kənara çıxır və faktura, emosional əhəmiyyət və uşaqlar üçün uyğunluq daxil olmaqla mürəkkəb atributları əhatə edir.
Al ilə insan arasında ən böyük oxşarlıq semantik əlamətlərin qiymətləndirilməsi zamanı müşahidə edilib, lakin dil modellərində forma kimi vizual aspektlər daha az ifadə olunur. Multimodal versiyada (MLLM) insan qavrayışı ilə uyğunluq dərəcəsi xeyli yüksək olduğu aşkarlanıb.
Bundan əlavə, tədqiqatçılar insan beynində ətraf mühitin qavranılması üçün məsul olan hissələrin aktivləşməsi ilə Al-dakı obyektlərin vektor təsvirləri arasında korrelyasiya aşkarlayıblar. Bu, xüsusilə səhnələrin tanınması ilə bağlı olan parahippokampal nahiyədə açıq şəkildə özünü göstərib.
Beləliklə, böyük dil modelləri sadəcə dili təqlid edən "təkrarlayan tutuquşu" deyil. Əksinə, onlar insanınkına çox bənzər real dünya konseptlərinə daxili anlayışa malikdirlər. Bu, interfeyslərdən humanoid robotlara qədər daha "insani" kognitiv sistemlərin yaradılmasına doğru addım ola bilər.
